鉴于数据已成为一种“新货币”，企业别无选择，唯有将业务根基建立在数据之上。如今，各类组织对数据及其分析的依赖程度已达到前所未有的高度。

这些数据往往具有多重维度与类别。根据不同的应用目的——例如数据展示、深度分析或业务追踪——这些数据可能会被拆解并细化处理。

企业究竟如何规划数据的存储、使用与分析，其具体策略往往因组织而异。

正因如此，对于各类组织而言，采用强大且高效的数据存储与分析引擎已变得势在必行。而这正是 OLAP（联机分析处理）大显身手之时！

什么是 OLAP？

OLAP 是“联机分析处理”（On-Line Analytical Processing）的缩写，是一套软件技术，旨在赋予用户分析海量数据的能力。

这些数据可以源自数据集市、数据仓库，或任何类型的集中式数据存储库。

在数据仓库中，数据通常以行和列的形式存储在表格中。OLAP 能够提取这些数据，并将其组织为多维格式。

这一机制使得系统能够快速对数据进行分析，从而从中挖掘出有价值的洞察。

三种类型的 OLAP

OLAP 系统主要分为以下三种类型：

关系型 OLAP

ROLAP 代表关系型 OLAP。它使用关系型和扩展型关系数据库管理系统 (RDBMS) 来管理数据仓库。

ROLAP 不会对数据进行重组，而是直接操作关系表。

它无需显式地将数据存储为多维格式，即可提供多维视图。

ROLAP 的实现包括针对每个数据库的优化、聚合逻辑以及一些其他工具。

ROLAP 架构由三个主要实体组成：

• 数据库服务器、
• ROLAP 服务器和
• 前端工具。

优点：

ROLAP 能够处理海量数据。此外，该系统还具备良好的可扩展性，即使数据量不断增长，也能有效地进行管理。

它还能充分利用数据库内置的功能。正因如此，该系统能够提供极高的运行效率。

缺点：

由于 ROLAP 采用关系表，其能力受限于 SQL 的功能。

与 HOLAP 和 MOLAP 相比，ROLAP 的运行速度可能较慢。

多维联机分析处理 (MOLAP)

多维联机分析处理 (MOLAP) 使用多维模型进行数据处理。

与 ROLAP 不同，它不直接操作关系数据库。

它能够处理已存储在预定义多维数组中的数据。

MOLAP 倾向于存储非零数据，因此数组通常是稀疏的。

系统使用索引和哈希来减少数据搜索操作的时间和成本。

它根据数据的预期用途对数据进行聚合、汇总和存储。

根据数据的稀疏性或稠密性，可以应用数据压缩技术。

MOLAP 的架构与 ROLAP 类似，由以下组件构成：

• 数据库服务器、
• MOLAP 服务器、
• 前端工具。

优点：

MOLAP 针对预先计算好的汇总数据，提供了最快的索引速度。它最适用于执行复杂的计算。

它易于使用，因此即使是缺乏经验的用户也能上手操作。

缺点：

MOLAP 需要对我们现有的系统进行额外投资。

如果数据量稀少，存储利用率可能会较低。

混合OLAP

HOLAP 是“混合在线分析处理”（Hybrid On-Line Analytical Processing）的缩写。它融合了 ROLAP 和 MOLAP 服务器两者的功能。

它允许将部分数据存储在 ROLAP 的关系表中，而将另一部分数据以聚合形式存储在 MOLAP 服务器中。

作为 MOLAP 与 ROLAP 的混合体，它兼具两者的优势。

优势：

它兼具了 ROLAP 服务器的可扩展性，以及 MOLAP 服务器的计算速度。

缺点：

HOLAP 的问题在于其实现过程较为复杂，因为它需要同时支持 ROLAP 和 MOLAP。

结论

由于可供选择的方案众多，对于许多组织来说，做出选择可能是一项艰巨的任务。

因此，为了获得最大价值，最好测试并验证 ROLAP、MOLAP 和 HOLAP 这三种方案中哪一种最适合您。

许多人可能会选择混合方案，但对于那些处理特定细分数据的人来说，这并非总是最佳选择。

总而言之，全球组织都需要 OLAP，这在当今数据驱动的世界中几乎是必不可少的。